富集专题
科研绘图系列：R语言富集火山图和通路图（volcano plot pathway）
介绍 火山图是一种用于可视化基因表达差异的分析工具，它通过二维坐标系展示基因的表达量变化和统计显著性。该图谱的x轴表示基因表达的对数变化，而y轴表示其统计显著性。利用火山图，研究者能够快速识别出在不同条件下显著差异表达的基因。 随后，通过KEGG数据库提供的通路图，研究者可以进一步分析这些差异表达基因在生物学通路中的富集情况。KEGG数据库是一个包含丰富基因和蛋白质信息的资源，涵盖了代谢、
科研绘图系列：R语言富集通路棒棒图（lollipop plot）
介绍 在进行基因本体（Gene Ontology, GO）富集分析的结果可视化时，我们采用了棒棒图（lollipop Chart）作为展示手段。在此图表中，X轴展示的是负对数转换后的FDR（False Discovery Rate）值，即log10FDR，用于表示统计显著性的大小。每个点在X轴上的位置对应了其FDR值的大小，而Y轴通常用来表示富集到的GO术语或通路。通过这种图形表示，我们可以
数据分析：基于DESeq2的转录组功能富集分析
介绍 DESeq2常用于识别差异基因，它主要使用了标准化因子标准化数据，再根据广义线性模型判别组间差异（组间残差是否显著判断）。在获取差异基因结果后，我们可以进行下一步的富集分析，常用方法有基于在线网站DAVID以及脚本处理的两类，本文介绍基于fgsea的方法计算富集分析得分。 DESeq2差异分析 了解DESeq2如何标准化数据和识别差异基因。下面给出简要代码 library(DESeq
基于R的ggplot2包画KEGG富集通路气泡图_KEGGdot
背景** 基于公司已给出的结果上做出调整（公司只给出了top10），画KEGG富集通路的气泡图，初始文件如下图 代码演示 > getwd() #显示工作目录> setwd() #如果上述显示不是想要的路径，可以新建一个文件夹然后设置成工作目录，方便一些原始文件以及结果图片的存放> install.packages("ggplot2",destdir="D:/RData/R-win-4.
生物信息学入门 富集分析与蛋白质互作用网络（PPI）的可视化 Cystocape入门指南
网络图是生物信息学中常用的显示不同节点之间关联方向与关联程度的可视化方法。在富集分析中，网络图常被用于表示功能与估计到该功能的基因的联系。在蛋白质互作用网络中，网络图常用于表示编码基因之间的互作用类型与作用强度，基于这些信息，还可以通过某一节点与其他节点的连接数量来判断该节点在整个网络中的贡献度（degree）。绘制网络图常使用cystoscape软件，通过输入符合规范的数据，调整合适的参数，
富集学习：行为，大脑，和计算机制
亮点 l多模态富集可以增强各种领域的学习，如字母和词汇习得、阅读、数学、音乐和空间导航。 l认知和神经的推断理论将富集学习的好处归因于多模态或单模态机制。 l神经科学研究表明，大脑中的感觉和运动区域的跨模态反应是富集学习的根本。这些大脑的反应发生在知觉加工的早期阶段。 l最近的神经刺激研究表明，跨模态脑反应对富集的行为益处有因果关系。这些发现支持了丰富、更新和结合认知和计算理论的多模态理论
全基因集GSEA富集分析
原文链接：一文完成全基因集GSEA富集分析 本期内容 写在前面 我们前面分享过一文掌握单基因GSEA富集分析的教程，主要使用单基因的角度进行GSEA富集分析。 我们社群的同学咨询，全基因集的GSEA如何分析呢？？其实，原理都是大同小异的，那么今天我们就简单的整理一下吧。 若我们的分享对你有用，希望您可以点赞+收藏+转发，这是对小杜最大的支持。 GSEA知识回顾 GSEA网址 h
基因富集分析——GO/DO
DO（Disease Ontology）分析涉及多种具体的步骤和方法，下面是一些常见的DO分析步骤或方法： 1. 疾病分类和定义：分析DO中的疾病分类体系，理解不同疾病之间的关系和归类。这包括查看DO本体中的层次结构、疾病之间的相互关联和衍生关系，以及不同疾病的定义和特征。 2. 疾病表型分析：通过DO本体中的表型信息，分析不同疾病的表型特征，包括临床表现、生理特征等。这可以通过文献调研、数据
富集分析的原理与实现
一般做完差异分析都会做这一步，目的是找到差异基因富集到的通路，进而与生物学意义联系起来。具体的统计方法很简单，这篇笔记里面的代码可以从零搭建一个富集分析工具。 后台回复20211007获取本文的测试数据和代码，以及（单细胞）转录组分析中可能用到的GO KEGG富集分析代码（这部分本文不演示）。 关于Gene Ontology (GO), KEGG这些背景就不讲了，网上很多资料。 将富集
挑选富集分析结果 enrichments
#2.2挑选term---selected_clusterenrich=enrichmets[grepl(pattern = "cilium|matrix|excular|BMP|inflamm|development|muscle|vaso|pulmonary|alveoli",x = enrichmets$Description),]head(selected_clustere
R语言ggplot2绘图教程——Pathway富集分析气泡图
library(ggplot2)pathway = read.table("C://Users//Desktop//path.richFactor.head20.tsv",header=T,sep="\t")# 画图p = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway))p=p + geom_point()# 改变点的大小p=p + geom_point(
clusterprolifer go kegg msigdbr 富集分析应该使用哪个数据集，GO?KEGG?Hallmark？
关注微信：生信小博士 5 Overview of enrichment analysis Chapter 5 Overview of enrichment analysis | Biomedical Knowledge Mining using GOSemSim and clusterProfiler 5.1.2 Gene Ontology (GO) Gene Ontology defi
clusterprolifer go kegg msigdbr 富集分析应该使用哪个数据集，GO?KEGG?Hallmark？
关注微信：生信小博士 5 Overview of enrichment analysis Chapter 5 Overview of enrichment analysis | Biomedical Knowledge Mining using GOSemSim and clusterProfiler 5.1.2 Gene Ontology (GO) Gene Ontology defi
R语言基因功能富集分析气泡图
文章目录 前言一、基因本体论介绍二、数据获得三、气泡图绘制四、参考 前言 大家好✨，这里是bio🦖。有一位粉丝询问我如何绘制基因功能富集分析图，简单了解过后发现这是gene ontology（基因本体论）有关的知识，之前从未了解过。于是想写篇博客记录一下新知识以及第一次教粉丝绘图。 看完本篇博客，你将学习到： 1. 什么是基因本体论 2. 如何绘制基因功能富集分析图
蛋白组学 差异蛋白分析 富集分析 go kegg
生信学习day1-蛋白组分析 蛋白质组差异分析的三个R包 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/448479536Introduction to DEP (bioconductor.org)http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DEP/inst/doc/DEP.h